Seaborn Lineplot

Seaborn est un outil de visualisation très efficace disponible en Python pour créer de superbes tracés. Il utilise et est basé sur le module matplotlib.

Un tracé linéaire est l’un des tracés les plus élémentaires de ce module. Il est généralement utilisé pour garder une trace de quelque chose par rapport au temps. Il peut également avoir une observation continue sur un axe et une valeur catégorielle sur l’autre.

Dans ce didacticiel, nous allons apprendre à créer un tracé linéaire à l’aide du module seaborn en Python.

Nous allons utiliser la fonction seaborn.lineplot() pour créer un graphique linéaire. Le code suivant montre comment utiliser cette fonction et créer un tracé linéaire simple.

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(
    {"Price 1": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8], "Day": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
)

s1 = sns.lineplot(x="Day", y="Price 1", data=df, color="red")

Nous pouvons utiliser différents arguments pour personnaliser l’intrigue. Par exemple, l’argument color peut changer la couleur de la ligne dans le tracé.

Le style et la hue sont fortement utilisés lorsque nous devons regrouper des variables et montrer la variation par rapport aux variables. Cela peut être utile lorsque nous voulons tracer des valeurs catégorielles sur un seul graphique et nous permet de tracer plusieurs lignes sur une seule figure.

Par exemple,

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(
    {
        "Price": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
        "Product": ["C1", "C2", "C1", "C2", "C1", "C2", "C1", "C2"],
        "Day": [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
    }
)

s = sns.lineplot(x="Day", y="Price", data=df, hue="Product")

Nous pouvons également avoir plusieurs tracés linéaires les uns sur les autres. Cette méthode nous permet également de tracer plusieurs observations sur le même graphique quelles que soient les catégories.

Voir le code ci-dessous.

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(
    {
        "Price 1": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
        "Price 2": [1, 2, 8, 4, 3, 9, 5, 2],
        "Day": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    }
)

s1 = sns.lineplot(x="Day", y="Price 1", data=df, color="red")

s2 = sns.lineplot(x="Day", y="Price 2", data=df, color="blue")

plt.legend(labels=["Price1", "Price2"])

Lorsque nous travaillons avec plusieurs lignes, il est préférable d’ajouter une légende au tracé, ce qui peut aider à différencier les deux lignes. La fonction matplotlib.pyplot.legend() dans le code ci-dessus est utilisée pour ajouter explicitement une légende dans laquelle nous pouvons également spécifier nos étiquettes.